최근 수년 동안 영상자료와 음성자료 분석에 대한 이론들이 텍스트자료 검색 시스템과 함께 사용되기 위해서 제안되어 왔으며 데이터 처리 속도의 급격한 향상과 함께 발전되어 왔다. 일반적 검색 방법들은 단지 텍스트만을 사용하지만 텍스트와 그림을 동시에 사용하는 검색 방법 또한 최근에 제안되어 왔다. 본 연구는 다매체자료의 공통기술표현포맷(CRFMD)이라는 이름으로 화상자료와 텍스트자료를 하나의 자료 구조로 통합하는 방법을 제안하고 있으며, 주어진 테스트자료에 대한 화상자료의 유사성 분석에서 텍스트와 그림의 형태소를 함께 사용하였을 때 현격히 개선되어 짐을 보여주고 있다. CRFMD는 의료문서 검색, WWW 검색, 박물관 소장품 검색과 같은 다양한 분야의 다매체자료 검색 및 처리에 응용될 수가 있을 것이다.
본 논문은 문자 인식 등을 통한 문서 자동 처리 시스템을 위해서 스캔 과정에서 발생할 수 있는 문서의 기울기를 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 영상을 축소한 다음 형태학적 연산과 연결 성분 분석 방법으로 기울기 검출 대상 영역(ROI)을 먼저 설정한 후 설정된 영역 내에서 문서의 기울기 정보를 가지고 있는 기준선을 탐색하는 방법으로 정확하게 기울어진 각도를 검출할 수 있게 하였다. 기존의 형태학적 연산을 기반으로 한 기울기 검출 기법과 비교하고 다양한 종류의 대용량 문서 영상을 대상으로 한 실험 및 분석을 통해 제안한 기울기 검출 방법의 정확도 및 효율성을 증명하였다.
문서 영상은 문서 구조 분석을 통하여 텍스트, 그림, 테이블 등의 세부 영역으로 분할 및 분류되는데, 테이블 영역에 있는 단어는 다른 영역의 단어보다 의미가 있기 때문에 주제어 검색과 같은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 문서 영상의 테이블 영역에 존재하는 문자 성분을 단어단위로 추출하는 방법을 제안한다. 테이블 영역에서의 단어 추출은 실질적으로 테이블을 구성하는 셀 영역에서 단어를 추출하는 것이기 때문에 정확한 셀 추출 과정이 필요하다. 셀 추출은 연결 요소를 분석하여 테이블 프레임을 찾아내고, 교차점 검출은 전체가 아닌 테이블 프레임에 대해서만 수행한다. 잘못 검출된 교차점은 이웃하는 교차점과의 관계를 이용하여 수정하고, 최종 교차점 정보를 이용하여 셀을 추출한다. 추출된 셀 내부에 있는 텍스트 영역은 셀 추출 과정에서 분석한 문자성분의 연결 요소 정보를 재사용하여 결정하고, 결정된 텍스트 영역은 투영 프로파일을 분석하여 문자연로 분리된다. 마지막으로 분리된 문자열에 대하여 갭 군집화와 특수 기호 검출을 수행함으로써 단어 분리를 수행한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 한글 논문 영상으로부터 추출한 총 In개의 테이블 영상에 대해 실험한 결과, $99.16\%$의 단어 추출 성공률을 얻을 수 있었다.
In this paper, we propose an efficient document layout analysis algorithm that includes table detection. Typical methods of document layout analysis use the height and gap between words or columns. To correspond to the various styles and sizes of documents, we propose an algorithm that uses the mean value of the distance transform representing thickness and compare with components in the local area. With this algorithm, we combine a table detection algorithm using the same feature as that of the text classifier. Table candidates, separators, and big components are isolated from the image using Connected Component Analysis (CCA) and distance transform. The key idea of text classification is that the characteristics of the text parallel components that have a similar thickness and height. In order to estimate local similarity, we detect a text region using an adaptive searching window size. An improved adaptive run-length smoothing algorithm (ARLSA) was proposed to create the proper boundary of a text zone and non-text zone. Results from experiments on the ICDAR2009 page segmentation competition test set and our dataset demonstrate the superiority of our dataset through f-measure comparison with other algorithms.
본 논문은 지역적 엔트로피 기반의 히스토그램을 이용한 문서영상의 분할과 텍스처 기반의 주성분 분석을 이용한 구성요소인 글자, 그림, 그래프 등의 구성요소 분류방안을 제안한다. 지역적 엔트로피와 히스토그램을 이용함으로써 문서영상의 다양한 변형이나 잡음에 강건하며 빠르고 손쉬운 이진화가 가능하다. 그리고 문서영상 내 존재하는 구성요소들이 각기 다른 텍스처 정보를 가지고 있다는 것에 착안하여 각 분할 영역의 텍스처 정보를 기반으로 주성분분석을 수행하였으며 이를 통해 사전에 구성요소들에 대한 구조정보를 설정할 필요가 없다는 장점을 가진다. 실험결과에서 다양한 문서영상의 분할 및 분류결과를 보였으며, 기존 방법보다 우수한 성능을 가져 그 유효함을 보였다.
인쇄문서를 전자문서로 자동전환하기 위해서는 먼저 문서영상의 기하학적 구조를 분석하여 문자, 그림, 표 등의 세부 영역으로 분류해야한다. 그러나 문서구조의 복잡성과 그림의 크기와 밀도의 다양함은 기하학적 구조분석을 어렵게 만드는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 연결요소 기반의 방법을 이용하여 복잡한 구조의 문서도 세부적 영역분할이 가능하며, separable 메디안 필터를 이용하여 크기와 밀도가 다양한 문자가 그림을 분류하고, 1차원 메디안 필터를 수평, 수직방향으로 각각 적용하여 표를 구성하는 직선이 훼손되거나 직선에 문자가 붙어있는 경우에도 추출을 가능하게 함으로써, 상용제품이나 기존의 방법에 비해 영역분할 및 분류 그리고 표를 구성하는 직선추출이 우수한 방법을 제안한다.
문서 영상에서 표 영역을 분류하고 구조를 파악하려면 표를 구성하는 직선과 데이터를 추출할 수 있어야 한다. 그러나 영상 입력 장치의 오차나 영상축소로 인해 표를 구성하는 직선이 끊어지거나 길이가 변하며 직선에 노이즈나 문자가 붙어 표로부터 직선과 데이터의 정확한 추출이 어렵다. 본 논문에서 는 1차원 메디안 필터를 이용하여 표를 구성하는 수평선과 수직선을 추출한다. 1차원 메디안 필터는 필터링 방향의 직선을 추출하는 과정에서 노이즈와 필터링 방향에 수직한 직선을 제거할 뿐 아니라 직선의 끊어진 부분이 필터 탭 길이보다 짧은 경우 끊어진 부분을 연결한다. 또한 수직선을 추출하는 과정에서 직선에 붙어 있던 문자들을 분리함으로써 상용제품을 포함한 기존의 방법에 비해 표 영역 분류 및 구조 분석을 위한 직선과 데이터 추출이 우수한 방법을 제안한다.
문서 영상으로부터 논리적인 구성 요소를 추출하여 전자 문서를 생성하기 위해서는 정교한 수준의 기하적인 구조 분석이 선행되어야 한다. 본 논문은 과학기술 논문을 대상으로 정교한 수준의 기하적인 구조 분석을 지원하기 위하여 지식베이스에 기반한 방법을 제안한다. 제안된 지식베이스는 과학기술 논문 유형이 공통적으로 갖는 기하적인 특성은 물론이고 출판물 특유의 특성에 대한 지식을 규칙 형태로 표현한다. 제안된 방법은 상향식과 하향식의 복합 기법을 사용하며 영역분할과 식별의 두 단계로 구성된다. 일반적으로 영역분할에 의하여 분할된 영역과 레이아웃을 구성하는 복합 객체사이에는 일-대-일의 대응관계가 존재하지 않는다. 따라서 제안된 방법은 분할된 영역을 추가로 분할하거나 통합하면서 이미지, 드로잉, 그리고 테이블 등의 비 텍스트 객체는 물론이고 텍스트 라인이나 수식과 같은 텍스트객체를 식별한다. 제안된 방법의 평가하기 위하여 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence로부터 스캐닝한 372개의 논문영상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 99% 이상의 실험 영상에 대한 기하적인 구조 분석에 성공하여 기존 방법에 비해 정교한 수준의 성능을 보였다.
표 서식을 활용하고 있는 수많은 문서들을 종류에 따라 자동으로 분류하거나, 서식에 기입된 정보를 서식과 분리하여 추출하는 기술은 매우 중요하게 활용된다. 이를 위해서는 표 서식 구조를 정확하게 파악하는 과정은 필수적이다. 본 논문에서는 표 서식 문서 영상에 대한 유형별 꼭짓점 검출 방법을 제안한다. 주요 처리 과정은 전처리, 에지 블록 검출, 선분 에지 블록 검출, 꼭짓점 검출 단계를 거친다. 추출된 꼭짓점들은 선분 에지들이 다양한 형태로 직교하는 교차점들로 9가지 유형으로 분류된다. 실험에서는 제안한 방법을 세금계산서, 거래명세표, 표를 포함하고 있는 일반 문서 등과 같은 몇 가지 형태의 영상에 적용하여 99% 이상의 유형별 꼭짓점 추출 성능 결과를 보인다. 서식 문서 내에서의 대부분의 꼭짓점들은 대칭 형태로 존재한다는 사실을 고려할 때, 꼭짓점의 유형, 선분 에지의 폭 및 그들의 위치 관계를 활용하여 서식의 구조 분석에 활용 가능하다.
본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD(Zero Order Decimation)와 FOD(First Order Decimation)의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 문서 영상 축소 알고리즘의 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 방법은, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주관적인 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 제안된 방법과 기존의 각 방식에 대한 성능을 분석했고. 이러한 분석 결과를 토대로 개선된 디지털 문서 영상 축소 알고리즘을 개발하기 위한 바람직한 접근법에 대해 고찰했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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